arXiv · cs.RO· Alessandro Canevaro; Julian Schmidt; Hang Yu; Ye Jin; Sajad Marvi; Georg Martius; Julian Jordan·· 9 天前AI 评分58
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DriveMLP：训练策略比模型复杂度更影响自动驾驶规划性能
DriveMLP: When Training Strategy Outperforms Model Complexity in Autonomous Driving
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DriveMLP 提出以专家引导强化学习（EGRL）训练轻量 MLP 策略，在 nuPlan Val14 Reactive 基准上取得 86.51 分，比此前最佳模仿学习规划器 Flow Planner 高 3.2 分，推理速度提升超过 15 倍。研究通过受控实验发现，训练流程而非模型规模与复杂度贡献了相当一部分性能提升。代码已在 GitHub 开源。
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